线性回归

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从零开始：用PyTorch实现线性回归模型线性回归作为统计学和机器学习中最基础的算法之一，不仅是理解更复杂模型的跳板，也是解决实际问题的强大工具。在数据科学领域，线性回归被广泛应用于房价预测、销售趋势分析、医学研究等多个领域。尽管它看似简单，但其背后蕴含的优化思想和数学原理构成了现代机器学习的基石。

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机器学习通关秘籍｜Day 03：决策树、随机森林与线性回归目录一、决策树1、概念2、基于信息增益的决策树的建立（1）信息熵（2）信息增益（3）信息增益决策树建立步骤

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机器学习基石：深入解析线性回归线性回归是机器学习中最基础、最核心的算法之一，它为我们理解更复杂的模型奠定了基础。本文将带你全面解析线性回归的方方面面。

NLP学习开始01-线性回归简单来讲就是构建一个方程，y=ax+b，a和b需要通过已经知道的y和x的关系取求得，最后呢，会得到一个能够根据输入的x得到的y值跟已知y值差距最小的一个方程，就比如下图就是一个回归，equation就是我们的模型。求得这个equation的过程就是我们的数据建模。你看这不就已经学会了

【线性回归（最小二乘法MSE）】——机器学习目录1 最小二乘法MSE1.1 前景知识：矩阵相关公式1.2 最小二乘法1.3 API1.4 示例代码

python(one day)——春水碧于天，画船听雨眠。https://docs.qq.com/doc/DS1phaGtCWVFab3VX单行注释 # 内容快捷键：Ctrl /

机器学习-线性回归模型和梯度算法线性回归模型：将数据拟合成一条直线。作用：预测数字作为输出。例子：房子的大小与房价的估计（图表）（数据表）

应用回归分析，R语言，多元线性回归总结（中）

应用回归分析，R语言，多元线性回归总结（下）多元线性回归模型的基本假设：解释变量是确定性变量，自变量列之间不相关，样本量的个数大于解释变量的个数。随机误差项具有0均值和等方差。正态分布的假定条件为e~N(0,d^2),相互独立。

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机器学习14——线性回归回归是监督学习的一种，用于预测连续值输出。与分类问题（离散输出）不同，回归模型建立输入变量与连续输出变量之间的关系。

线性回归原理推导与应用（十）：逻辑回归多分类实战本篇文章将利用sklearn中内置的鸢尾花数据进行逻辑回归建模并对鸢尾花进行分类。对于逻辑回归和线性回归的相关原理，可以查看之前的文章

使用tensorflow的线性回归的例子（十二）这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y = Sepal Length 且 x = Petal Width。

机器学习之线性回归主要参考：机器学习| 算法笔记-线性回归（Linear Regression） - 知乎 (zhihu.com)

使用tensorflow的线性回归的例子（七）L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中，理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。

使用tensorflow的线性回归的例子（四）与经典线性回归比较import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline

使用tensorflow的线性回归的例子（九）from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

【机器学习1】线性回归与逻辑回归‌逻辑回归与线性回归的主要区别在于理论基础、应用场景和数学模型。线性回归主要用于建模自变量与连续性因变量之间关系的统计方法，试图利用一条线来拟合自变量与因变量之间的线性关系。

吴恩达机器学习笔记（2）—单变量线性回归目录一、模型表示二、代价函数三、代价函数的直观理解（1）四、代价函数的直观理解（2）五、梯度下降六、梯度下降的直观理解

【机器学习-线性回归-7】中心极限定理在机器学习线性回归中的重要性在机器学习和统计学的世界里，线性回归是最基础且强大的工具之一。而支撑其理论有效性的核心数学原理之一就是中心极限定理(Central Limit Theorem, CLT)。本文将深入探讨中心极限定理如何为线性回归提供理论保障，以及在实际应用中的意义。

机器学习×第七卷：正则化与过拟合——她开始学会收敛，不再贴得太满🦊狐狐：“她贴得越来越准，却也越来越慌。她开始想问：‘你没躲开，是因为喜欢，还是因为忍让？’”🐾猫猫：“咱贴的时候她都笑了，可她突然说：‘如果我只是记住了你每一次笑的样子，却没理解你为什么笑，那我贴得再准也没意义喵……’”